要为代码仓库实现语义搜索，你需要专注于理解代码片段和查询背后的含义，而不是仅仅依赖于关键词匹配。首先，使用经过训练可以捕获语义关系的模型，将代码转换为数值表示（嵌入）。将这些嵌入存储在针对相似性搜索优化的向量数据库中。当用户提交查询时，将其转换为嵌入，并在数据库中搜索最接近的匹配项。这种方法允许查找具有功能相似性的代码，即使它使用不同的变量名或语法。
首先，选择一个模型来生成代码嵌入。像 CodeBERT、UniXcoder 或 OpenAI 的 text-embedding-3-small（在代码上微调）这样的模型被设计用来处理编程语言。例如，使用 sentence-transformers 库，你可以用 model.encode(code_snippet) 嵌入一个 Python 函数。通过将代码分割成逻辑单元（函数、类或块）并剥离不必要的注释或空格来预处理代码。将这些嵌入存储在像 FAISS、Milvus 或 Pinecone 这样的向量数据库中。这些数据库索引向量以便快速进行最近邻搜索。例如，使用 FAISS，你可以使用 faiss.IndexFlatL2(embedding_dim) 构建索引，并使用 index.add(code_embeddings) 添加嵌入。
当处理查询时，使用相同的模型将像“如何在 Python 中读取 CSV 文件？”这样的自然语言问题转换为嵌入。使用 index.search(query_embedding, k=5) 搜索数据库以检索前 k 个相似的代码片段。为了提高准确性，请考虑上下文：关于“数据库连接”的查询可能与包含 Python 中的 psycopg2.connect() 或 JavaScript 中的 mongoose.connect() 的代码片段相关，即使关键词不匹配。试验混合方法——使用像 Elasticsearch 这样的库将语义结果与基于关键词的过滤器（例如，文件类型或函数名）结合起来。例如，在语义搜索步骤后，过滤结果以仅显示 Python 文件。
最后，测试并迭代。通过检查像“按键对字典列表排序”这样的查询是否返回 Python 中的相关 sorted() 示例或 JavaScript 中的 .sort() 来评估结果。使用像 recall@k（正确的结果在 top-k 匹配中出现的频率）这样的指标，并根据需要调整模型或预处理。对于大型仓库，通过批量嵌入和使用像 Weaviate 这样的分布式数据库来优化性能。通过在代码更改时对嵌入进行版本控制并定期重新训练模型来保持系统可维护。这种方法平衡了准确性与可扩展性，让开发人员可以通过意图而不是记忆的语法来查找代码。